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En avril 2026, des chercheurs de l'université de Cambridge ont dévoilé un nouveau matériau de puce basé sur un composant qui imite la façon dont les neurones du cerveau se connectent, stockant et traitant les données au même endroit au lieu de les faire circuler d'un point à un autre.
L'équipe de Cambridge a fabriqué une memristor à base d'oxyde d'hafnium, un composant dont la résistance change en fonction du courant qui l'a traversé auparavant, qui stocke et traite les données au même endroit au lieu de les faire naviguer entre des puces de mémoire et de traitement séparées. Cette conception de « calcul en mémoire » imite la façon dont les neurones du cerveau traitent l'information, et supprimer ce déplacement constant de données peut réduire la consommation d'énergie de l'IA d'environ 70 %.
Les pourcentages plus bas sous-estiment l'ampleur des économies apportées par cette approche, car le transport des données à travers une carte mère est une source majeure, et non mineure, de consommation d'énergie dans les conceptions de puces classiques.
Cela relève de l'informatique neuromorphique, une recherche visant à faire fonctionner le matériel de manière plus proche d'un cerveau biologique, capable d'effectuer d'énormes calculs avec seulement une fraction de la puissance d'un centre de données.
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